Resumen

Este documento trata sobre el problema de la estabilidad estocástica para una clase de sistemas de parámetros distribuidos neutrales con salto markoviano. En este modelo, solo necesitamos conocer el máximo absoluto de la probabilidad de transición de estado en la línea diagonal principal; las demás tasas de transición pueden ser completamente desconocidas. Basándose en el cálculo del generador infinitesimal débil y combinando la desigualdad de Poincaré y la fórmula de Green, se presenta un criterio de estabilidad estocástica en términos de un conjunto de desigualdades matriciales lineales (LMIs) mediante el lema del complemento de Schur. Debido a la existencia del término neutro, es necesario construir funcionales de Lyapunov que muestren una mayor complejidad para manejar los términos cruzados que involucran al operador Laplaciano. Finalmente, se proporciona un ejemplo numérico para respaldar la validez de los resultados matemáticos.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Estabilidad estocástica; Sistemas de parámetros distribuidos; Salto markoviano; Probabilidad de transición; Desigualdades matriciales lineales; Funcionales de Lyapunov
• Keywords:Stochastic stability; Distributed parameter systems; Markovian jump; Transition probability; Linear matrix inequalities; Lyapunov functionals